写这个系列背后的故事

咦,面试系列的把基础部分都写完啦,哈哈答,接下来要弄啥嘞~

pandas吧

外国人开发的

翻译成汉语叫 熊猫

厉害厉害,很接地气

一个基于numpy的库

干啥的?

做数据分析用的

而数据分析是python体系下一个非常庞大的分支

厉害到,好多人一看就会(博主就不是)



博主将用不知道多少篇博客把她给你捣鼓明白(说白了,就是没写大纲!)

当然也可能让你失去对她的兴趣

毕竟,博主叫梦想橡皮擦啊

擦掉你编程的梦想也是我努力的一部分

下载按照这个库

这个库,安装easy

你只要这样,这样,然后在这样,中间出现问题,百度一下,这样,这样,就好了... ...

嘿嘿

我其实用的是python3.6版本

然后通过下面的命令安装的

pip install pandas

国内,一般安装比较慢,你添加一个清华大学的源就好了

pip install pandas -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

下载&安装速度就嗷嗷的了

pandas版本为

pandas 0.23.3

你的版本比我应该高,

毕竟我是老程序员了

pandas官网 http://pandas.pydata.org/

没有翻译完的伪中文网 https://www.pypandas.cn/index.html

安装之后

一番简单的操作之后,如果过程中你没有出现任何BUG

恭喜你,安装成功

下面打开你的任意开发工具

一般我用“被免费版”的pycharm

创建一个文件,然后输入下面的代码,直接run

import pandas

没有报错,完美,一个库学会了

当然,一般写成

import pandas as pd

你就和国际程序员接轨了

pandas主要干啥

如果你英文好,直接打开官方文档

瞅就可以了

如果英语不好,没关系

你这么理解,pandas就像用代码操作excel一样,一样一样的

在pandas中,你要学习一个新的数据结构

Series

百度翻译,恩,先记住发音吧 say 额 瑞 z 多么棒的标注,中英结合。



这是一种什么样的数据结构呢?

在解释这个问题前,我们先创建一个,然后在代码中看看

不就清晰明了了么

编写下面的代码

import pandas as pd

my_series = pd.Series(['我','是','梦想','橡皮擦'])
print(my_series)

运行结果

0      我
1 是
2 梦想
3 橡皮擦
dtype: object

好像也有看出来了啥?

别着急,弄到excel里面瞅瞅,直接复制就好



看到没,我们通过列表创建了一个series

在excel中,你需要先确定你知道什么是行,什么是列



横着的叫行,竖着的叫列

你通过列表创建series之后,每行的前面出现一个从0开始的序号

这个新出现的序列,记住,叫索引

既然叫做索引了,那么我们就可以给索引设置值

如果你有编程经验,那么你知道,索引值对应的英文叫做index

every 编程语言索引基本都是设置index

那我们在重写一下

import pandas as pd

my_series = pd.Series(['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'])
print(my_series)

看一下结果 索引变了吧

a      我
b 是
c 梦想
d 橡皮擦
dtype: object

继续往里面挖,注意index和前面列表的长度一定要一致

什么意思?

pd.Series(['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d','e']) 报错

pd.Series(['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c']) 报错

声明一个series的函数中,还可以携带一个name参数

请查看

import pandas as pd

my_series = pd.Series(['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'],name='梦想序列')
print(my_series)

结果瞅瞅

a      我
b 是
c 梦想
d 橡皮擦
Name: 梦想序列, dtype: object

接下来,可以把前面的列表参数也写完整了

import pandas as pd

my_series = pd.Series(data = ['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'],name='梦想序列')
print(my_series)

总结一下

创建一个series是非常容易的,只需要采用

pd.Series(data=列表,index=列表,name=名称就可以)

其他创建方式

用字典也是可以的

my_series1 = pd.Series({'a':'非本科程序员','b':'公号'})
print(my_series1)

Series里面存储不同类型也是可以的

my_series2 = pd.Series([1,1.2,True,'MyName'])
print(my_series2)

这个Series你把他当成只有一列的excel就好了

咦?有人问了,刚才打印的结果不是2列么

没关系,那个是索引,只是获取值的一个序号罢了

不信,我们获取一下

my_series2 = pd.Series([1,1.2,True,'MyName'])
print(my_series2[0])

打印出来了吧

在试试

import pandas as pd

my_series = pd.Series(data = ['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'],name='梦想序列')
my_series1 = pd.Series({'a':'非本科程序员','b':'公号'})
my_series2 = pd.Series([1,1.2,True,'MyName'])
print(my_series1['a']) # 通过索引 a 访问到了“非本科程序员”
print(my_series[0]) # 通过索引 0 访问到了“我“,通过my_series['a']依旧可以

这样子,你是不是感觉series跟python中的列表有点相似了呢?

好像还有点字典的感觉

这就对了,下篇见吧

我们会对series继续研究的~

最后,欢迎关注一个唠叨的编程工程师的公号,非本科程序员

你懒得搜,就打开这个链接吧

https://dwz.cn/r4lCXEuL

或者掏出你的手机,拍这个

Python数据分析库之pandas,你该这么学!No.1的更多相关文章

  1. Python数据分析库pandas基本操作

    Python数据分析库pandas基本操作2017年02月20日 17:09:06 birdlove1987 阅读数:22631 标签: python 数据分析 pandas 更多 个人分类: Pyt ...

  2. Python数据分析入门之pandas基础总结

    Pandas--"大熊猫"基础 Series Series: pandas的长枪(数据表中的一列或一行,观测向量,一维数组...) Series1 = pd.Series(np.r ...

  3. Python数据分析工具:Pandas之Series

    Python数据分析工具:Pandas之Series Pandas概述Pandas是Python的一个数据分析包,该工具为解决数据分析任务而创建.Pandas纳入大量库和标准数据模型,提供高效的操作数 ...

  4. 教程 | 一文入门Python数据分析库Pandas

    首先要给那些不熟悉 Pandas 的人简单介绍一下,Pandas 是 Python 生态系统中最流行的数据分析库.它能够完成许多任务,包括: 读/写不同格式的数据 选择数据的子集 跨行/列计算 寻找并 ...

  5. 在量化金融中15个最流行的Python数据分析库

    Python是当今应用最广泛的编程语言之一,以其效率和代码可读性著称.作为一个科学数据的编程语言,Python介于R和java之间,前者主要集中在数据分析和可视化,而后者主要应用于大型应用.这种灵活性 ...

  6. 《Python 数据分析》笔记——pandas

    Pandas pandas是一个流行的开源Python项目,其名称取panel data(面板数据)与Python data analysis(Python 数据分析)之意. pandas有两个重要的 ...

  7. python数据分析库pandas

    在我看来,对于Numpy以及Matplotlib,Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础.而Scipy(会在接下来的帖子中提及)当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库,但是我 ...

  8. Python 数据分析包:pandas 基础

    pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据 ...

  9. python 数据分析库介绍

    1 引言 高效处理数据的python工具: 与外界进行交互: 读写各种文件格式和数据库 准备: 对数据进行清理.修整.整合.规范化.重塑.切片切换.变形等处理以便进行分析 转换: 对数据集做一些数学和 ...

随机推荐

  1. SpringBoot | quartz | @DisallowConcurrentExecution

    注释放在job类上, 作用: 将该注解加到job类上,告诉Quartz不要并发地执行同一个job定义(这里指特定的job类)的多个实例.

  2. VLAN-1-VLAN配置

    f0/12和f0/24不在列表中,因为它们动态地成为trunk,支持多个vlan       “unsup”意为这个2950交换机不支持FDDI和TR       首先 switchport mode ...

  3. mongodb-Configuration

    命令行和配制后文件接口为Mongodb的管理者提供了大量的控制选项.在这篇文章中提供了对于一般应用场景的最佳实践配置. mongod --config /etc/mongod.conf mongod ...

  4. mybatis实现简单的增删查改

    接触一个新技术,首先去了解它的一些基本概念,这项技术用在什么方面的.这样学习起来,方向性也会更强一些.我对于mybatis的理解是,它是一个封装了JDBC的java框架.所能实现的功能是对数据库进行增 ...

  5. @Results( 中 params 怎么用

    http://blog.csdn.net/z69183787/article/details/16342553 struts2的@Result annotation 如何添加params,并且在页面取 ...

  6. 使用express+mongoDB搭建多人博客 学习(5)权限控制

    修改index.js如下: var express = require('express'); var router = express.Router(); var crypto=require('c ...

  7. C#oracle备份和还原

    最近公司的oracle备份工具不好使了,原来是公司的人用VB写的,由于我是主攻C#的,所以想着自己来写一个C#版本的oracle备份和还原工具. 一开始,我按照原来的设计思路来进行编写,想在pluss ...

  8. Android的开机流程及对应源码位置分析

    1.系统引导bootloader 1)源码:bootable/bootloader/* 2)说明:加电后,CPU将先执行bootloader程序,此处有三种选择 a)开机按Camera+Power启动 ...

  9. mysql> set sql_mode='no_auto_value_on_zero';

    mysql> set sql_mode='no_auto_value_on_zero';

  10. 设置office首字母不变大小的手段

    选项->校对—〉自动更正选项->“自动更正”页,句首字母大写,取消就行了